Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna compartilham um preço de tabela: $0.10/$0.50 por milhão de tokens de entrada/saída para prompts Haiku de até 100K tokens, com $0.01 para leituras de cache e $0.125 para escritas de cache em ambos. A diferença está onde esse preço termina. Haiku 5.5 muda para $0.50/$2.50 acima de 100K tokens; Luna mantém sua tarifa base até 272K tokens de entrada, depois cobra 2x a entrada e 1.5x a saída. Na tabela de lançamento da Anthropic, Haiku 5.5 pontua mais alto em todas as linhas compartilhadas. Nos gráficos de custo da Anthropic, Luna é mais barata por tarefa em todos os níveis de esforço GDPval-AA e em quatro de cinco no OSWorld; no OSWorld médio, Haiku 5.5 é marginalmente mais barato.
A seguir: preços, especificações, benchmarks compartilhados, custo por nível de esforço e um roteiro para testar os dois modelos com os seus prompts. Para detalhes individuais, veja o que é Claude Haiku 5.5 e o que é GPT-6 Luna. A seção prática usa o Apidog para enviar o mesmo prompt aos dois.
Preço lado a lado
| Por 1M tokens | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Entrada, nível base | $0.10 (prompts de até 100K tokens) | $0.10 (até 272K tokens de entrada) |
| Saída, nível base | $0.50 | $0.50 |
| Leitura de cache, nível base | $0.01 | $0.01 |
| Escrita de cache, nível base | $0.125 (5 minutos) | $0.125 |
| Nível superior, entrada / saída | $0.50 / $2.50 (acima de 100K) | $0.20 / $0.75 (acima de 272K) |
| Nível superior, leitura / escrita de cache | $0.05 / $0.625 | 2x as taxas de cache |
| Lote | $0.05 / $0.25 até 100K; $0.25 / $1.25 acima | 50% das taxas Padrão (Lote e Flex) |
Fontes: documentos de precificação da Anthropic e página do modelo GPT-6 Luna da OpenAI.
A OpenAI reprecifica “a requisição completa” acima de 272K. A Anthropic afirma que “um prompt com mais de 100.000 tokens paga preços mais altos”, cobrado por requisição conforme o comprimento do prompt.
Na prática:
- Abaixo de 100K tokens: os preços se equivalem linha por linha.
- Entre 100K e 272K: Haiku 5.5 custa 5x mais que Luna em entrada e saída.
- Acima de 272K: ambos entram no nível superior, mas Luna continua mais barata.
Exemplos usando os tokens contabilizados por cada fornecedor:
-
Prompt de 150K tokens, 2K de saída: Haiku 5.5:
0.15 × $0.50 + 0.002 × $2.50 = $0.080. Luna:0.15 × $0.10 + 0.002 × $0.50 = $0.016. -
Prompt de 300K tokens, 2K de saída: Haiku 5.5:
0.30 × $0.50 + 0.002 × $2.50 = $0.155. Luna:0.30 × $0.20 + 0.002 × $0.75 = $0.0615.
A Anthropic diz que prompts de até 100K tokens representaram cerca de 90% das requisições do Haiku 4.5. Se o seu tráfego tiver esse perfil, a maior parte das chamadas custa o mesmo nos dois modelos. Veja mais cálculos em precificação do Claude Haiku 5.5.
Tokenizers mudam o limite
Um token em um modelo não é necessariamente um token no outro.
Segundo a Anthropic, o tokenizer atualizado do Haiku 5.5 produz cerca de 30% mais tokens do que o Haiku 4.5 para o mesmo texto. No tópico de lançamento do Hacker News, um comentarista estimou que “100K tokens do Claude moderno equivalem a cerca de ~60-65K tokens GPT modernos”.
Essa é uma estimativa da comunidade, não um dado do fornecedor. Ainda assim, ela indica que o limite de 100K do Haiku pode ser atingido mais cedo em termos de texto.
Ação recomendada: conte seus prompts nas duas APIs e registre o objeto usage de cada resposta antes de decidir com base apenas no limite nominal.
Especificações
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| ID do modelo API | claude-haiku-5-5 |
gpt-6-luna |
| Janela de contexto | 1M tokens | 1,050,000 tokens |
| Saída máxima | 128K tokens (300K em Lote com um cabeçalho beta) | 128,000 tokens |
| Corte de conhecimento | Junho de 2026 | 18 de maio de 2026 |
| Níveis de esforço | baixo, médio (padrão), alto, xalto, máximo | nenhum, baixo, médio (padrão), alto, xalto, máximo |
| Pensamento desativado |
thinking: {"type": "disabled"} em esforço alto ou abaixo |
esforço de raciocínio none
|
| Acesso gratuito ao chat | Usuários gratuitos do Claude.ai podem selecioná-lo | Usuários Free e Go no aplicativo de desktop do ChatGPT |
Ambos usam medium como padrão:
- No Haiku 5.5, defina
output_config.effort. - No Luna, defina
reasoning.effort.
Nenhuma rota gratuita de chat fornece uma chave de API, portanto não serve para scripts, CI ou agentes. Veja Claude Haiku 5.5 gratuitamente e GPT-6 Luna gratuitamente.
Uma diferença de cache importa em loops de agentes:
- No Haiku 5.5, alterar o
effortde nível superior entre requisições invalida o cache do prompt. - A OpenAI informa que alterar o esforço de raciocínio não invalida mais o cache nos modelos GPT-6. Veja cache de prompt GPT-6.
Benchmarks: tabela da Anthropic e quem executou cada célula Luna
Todos os números abaixo vêm da publicação de lançamento da Anthropic e de seu cartão de sistema. A Anthropic compilou a tabela, mas diferentes organizações executaram diferentes linhas. Os resultados do Haiku 5.5 são no esforço máximo, principalmente com média de cinco tentativas.
| Benchmark | Haiku 5.5 | GPT-6 Luna | Como a célula Luna foi obtida |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1 (Elo) | 1620 | 1437 | Executado independentemente pela Artificial Analysis |
| AA-Briefcase v1.1 (Elo) | 1578 | 1336 | Executado independentemente pela Artificial Analysis |
| OSWorld 2.1, subconjunto offline | 72.4% | 48.9% | Executado pela Anthropic nas mesmas 82 tarefas via API da OpenAI |
| Terminal-Bench 4.0 | 39.2% | 16.4% | Ranking público, Codex CLI em esforço máximo |
| FrontierCode 1.1 (Principal) | 46.4% | 42.4% | Executado pela Cognition (Claude no Claude Code, GPT no Codex) |
| Cartografia, sem ferramentas | 46.4% | 29.1% | Conforme publicamente relatado pela Surge AI |
As linhas compartilham o nome do benchmark, mas não necessariamente o mesmo harness. Por exemplo, Terminal-Bench compara Haiku 5.5 no Claude Code com Luna no Codex CLI.
OSWorld é a comparação mais próxima de um teste controlado: a Anthropic executou ambos os modelos nas mesmas tarefas. Ainda assim, é um fornecedor executando o modelo de um concorrente.
Ainda não existe um confronto independente. Em 8 de outubro de 2026, a Artificial Analysis não tinha uma página para Haiku 5.5, e não foram encontrados resultados de Haiku 5.5 em Vals, LMArena, SWE-bench ou Aider. O ranking da AA naquele dia listava GPT-6 Luna (máx) com Índice de Inteligência de 38 e 129 tokens de saída por segundo.
Veja os resultados completos em benchmarks do Claude Haiku 5.5.
Custo por tentativa em cada nível de esforço
A tabela de lançamento mostra cada modelo no máximo. A página de lançamento da Anthropic também plota os níveis de esforço contra o custo.
OSWorld 2.1 (subconjunto offline), pontuação de crédito parcial / custo por tentativa:
| Esforço | Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Baixo | 42.0% / $0.0695 | 19.2% / $0.038 |
| Médio | 53.3% / $0.1257 | 37.5% / $0.1261 |
| Alto | 61.3% / $0.1827 | 42.3% / $0.1435 |
| Xalto | 67.6% / $0.2792 | 44.8% / $0.1672 |
| Máximo | 72.4% / $0.6111 | 48.9% / $0.205 |
GDPval-AA v2.1, Elo / custo por tarefa:
| Esforço | Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Baixo | 1125 / $0.01167 | 1036 / $0.0038 |
| Médio | 1277 / $0.03042 | 1262 / $0.02 |
| Alto | 1420 / $0.08938 | 1344 / $0.03 |
| Xalto | 1513 / $0.26725 | 1364 / $0.05 |
| Máximo | 1620 / $0.86593 | 1437 / $0.09 |
Luna custa menos em todos os níveis de esforço no GDPval-AA e nos níveis baixo, alto, xalto e máximo no OSWorld. No OSWorld médio, Haiku 5.5 é marginalmente mais barato: $0.1257 contra $0.1261.
Haiku 5.5 pontua mais alto em todos os níveis. Para comparar com o mesmo gasto:
-
OSWorld: no nível médio, Haiku 5.5 custa
$0.1257por tentativa e marca53.3%; Luna custa$0.1261e marca37.5%. Haiku no médio também supera Luna no máximo (48.9%) por menos dinheiro. -
GDPval-AA: Luna no máximo (
1437,$0.09) e Haiku 5.5 no alto (1420,$0.08938) custam aproximadamente o mesmo, com diferença de 17 Elo.
Para uso de computador, Haiku 5.5 obtém mais pontuação por dólar na execução da Anthropic. Para trabalho de conhecimento, os modelos ficam próximos com gasto equivalente, enquanto o piso de custo de Luna favorece cenários em que “bom o suficiente” é suficiente.
Roteamento: qual modelo usar em cada carga de trabalho
A Anthropic posiciona Haiku 5.5 para “tarefas de escopo restrito” e afirma que Sonnet 5.5 e Opus 5.5 continuam sendo escolhas melhores para tarefas complexas de codificação agentica. Os dois modelos deste comparativo são voltados para volume.
| Carga de trabalho | Comece com | Por quê |
|---|---|---|
| Classificação, roteamento, extração abaixo de 100K tokens | Qualquer um; teste ambos | Preço idêntico; escolha pela precisão nas suas etiquetas |
| Q&A de documentos longos, 100K a 272K tokens | GPT-6 Luna | A tarifa base se mantém até 272K; Haiku 5.5 custa 5x mais acima de 100K |
| Automação de navegador e desktop | Claude Haiku 5.5 | Pontuação OSWorld mais alta com custo equivalente |
| Subagentes sob Opus 5.5 ou Sonnet 5.5 | Claude Haiku 5.5 | Frontmatter Claude Code model: haiku (Haiku 5.5 na API da Anthropic) |
| Menor custo por chamada | GPT-6 Luna | Piso mais barato: $0.038 no OSWorld e $0.0038 no GDPval-AA, ambos no nível baixo |
| Rascunho de trabalho de conhecimento com alto esforço | Qualquer um; teste ambos | Diferença de 17 Elo com gasto equivalente no GDPval-AA |
Para implementação:
- Use Claude Haiku 5.5 no Claude Code para configurar subagentes.
- Use GPT-6 Luna para cargas de trabalho de API de alto volume para pipelines de alto QPS.
- Se estiver migrando do Haiku 4.5, consulte Haiku 5.5 vs Haiku 4.5, que lista os cinco novos erros 400.
Teste ambos lado a lado no Apidog
O confronto que importa é executado com os seus prompts. No Apidog, crie um projeto com duas requisições e use o mesmo prompt, o mesmo conjunto de dados e níveis de esforço equivalentes.
- Armazene
ANTHROPIC_API_KEYe sua chave OpenAI como variáveis de ambiente. - Adicione uma requisição para Haiku 5.5 e outra para Luna com o mesmo prompt.
- Verifique se o
stop_reasondo Haiku não é"refusal", pois não há fallback no lado do servidor. - Registre
usage, latência, custo estimado e resposta gerada. - Execute o conjunto nos níveis baixo, médio e alto antes de escolher um modelo padrão.
Exemplo de chamada para Haiku 5.5:
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-5-5",
"max_tokens": 2048,
"thinking": {"type": "adaptive"},
"output_config": {"effort": "medium"},
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Classifique este tíquete de suporte como cobrança, bug ou solicitação de recurso: O botão de exportação retorna um erro 500 desde esta manhã."
}
]
}'
No Haiku 5.5, omita temperature, top_p e top_k: valores não padrão retornam erro 400.
Para o passo a passo completo, veja como usar a API Claude Haiku 5.5. Para montar conjuntos de avaliação, consulte testando aplicativos LLM.
FAQ
Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna têm o mesmo preço?
Sim, para prompts Haiku de até 100K tokens: $0.10/$0.50, $0.01 para leituras de cache e $0.125 para escritas de cache. Acima disso, Haiku 5.5 custa $0.50/$2.50, enquanto Luna mantém a tarifa base até 272K.
Qual modelo pontua mais alto?
Haiku 5.5, em todas as linhas compartilhadas da tabela de lançamento da Anthropic. A Anthropic compilou essa tabela; ainda não existe um confronto independente.
Qual é mais barata por tarefa?
Geralmente Luna: em todos os níveis de esforço no gráfico GDPval-AA da Anthropic e em quatro de cinco no OSWorld. No nível médio do OSWorld, Haiku 5.5 custa $0.0004 menos. Com o mesmo gasto, Haiku 5.5 se destaca no OSWorld; GDPval-AA é próximo.
Algum é gratuito?
Somente no chat. Usuários gratuitos do Claude.ai podem selecionar Haiku 5.5, e usuários Free e Go têm Luna no aplicativo de desktop do ChatGPT. Nenhum dos dois fornece uma chave de API gratuita. Veja Claude Haiku 5.5 gratuitamente.
Escolha pelo comprimento do prompt, depois teste
Comece medindo o tamanho real dos seus prompts:
- Abaixo de 100K tokens: o preço é um empate; priorize precisão, latência e formato de saída.
- Entre 100K e 272K: Luna reduz o custo de cada chamada.
- Acima de 272K: compare custos reais, pois ambos usam tarifas superiores.
- Para automação de computador: valide Haiku 5.5 no seu ambiente, especialmente se OSWorld for representativo.
- Para classificação e extração: rode uma avaliação rotulada com ambos antes de fixar o roteamento.
Baixe o Apidog, coloque as duas requisições no mesmo projeto e deixe os dados de usage, latência e qualidade decidirem.
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